Porque estudamos I.A. (e porque você também deveria)
Fala galera! Você já deve ter ouvido falar de inteligência artificial aqui e ali e como ela está mudando o mundo. Esse post tem como objetivo explicar as nossas motivações, e quem sabe motivá-los um pouco, sobre o porque de estudar Inteligência Artificial. Mas primeiro é bom saber:
O que é Inteligência Artificial?
Não existe um consenso sobre a definição exata, mas uma possível definição simplificada dada por Russell & Norvig no livro “Artificial Intelligence: A Modern Approach” é:
“O estudo de agentes inteligentes (…) agentes capazes de perceber o seu ambiente e executar ações que maximizam sua chance de sucesso em determinado objetivo”
Este objetivo pode ser dos mais variados: desde descobrir a melhor rota no problema do Caixeiro Viajante, ou até mesmo descobrir se imagem na tela é de um gato.
E é essa variedade que anima! A quantidade de aplicações de I.A. são praticamente ilimitadas. Aqui vão apenas alguns exemplos:
- Prever o estado médico de uma pessoa
- Carros autônomos
- Detecção de emoções em textos
- Tradução de textos
- Jogar Dota 2 num nível profissional
Esses são apenas exemplos de coisas sendo feitas. O campo de inteligência artificial é extremamente vasto com muito potencial não explorado e nós, como estudantes, temos toda a liberdade de descobrir todo esse potencial.
“The reason we raised is because there is huge pent up demand in the market for this, and there isn’t a great solution out there right now,” — Ali Ghodsi, co-founder and chief executive officer
Mas…
A mágica de I.A.
Um autor de ficção científica, Arthur Clarke (escritor de 2001 — Uma Odisseia no Espaço), uma vez disse:
“Qualquer tecnologia suficientemente avançada é indistinguível de magia.”
Se você notar todas as aplicações acima parecem magia, mas magia é coisa de Senhor dos Anéis. Magia não existe. Queremos dominar cada um dos conceitos que nos permitem a chegar nesse nível de fantasia. Queremos ser Gandalf’s do mundo real.
Ok, ok… Talvez nem tanto… Mas sonhar é sempre bom.
Futuro?
Apesar de não sermos nenhum tipo de mago (ainda) e não conseguirmos prever o futuro (ainda), se você ainda não está convencido existem mais 3 grandes razões para acreditarmos que o futuro é em I.A.
Grande quantidade de dados. Muitos dos algoritmos que permitem as aplicações citadas acima precisam de uma grande quantidade de dados. Com o advento da Internet das Coisas, com a popularização de sistemas de bancos de dados, com as armas de capturas de dados (smartphones, coff, coff) por tudo que é lugar, a humanidade gerou mais dados nos últimos dois anos do que em toda a sua história (e esse fato foi de 2015!).
Aumento da capacidade computacional. Os algoritmos de redes neurais foram formulados pela primeira vez em meados de 1950, então o que mudou? O nosso poder de processamento. Não é surpresa que a capacidade de processamento tem dado saltos gigantescos (quem não se lembra de jogar playstation 2 e achar que aqueles gráficos eram os mais realistas do universo?), acontece que esse tipo de hardware, planejado para multiplicação de matrizes, é extremamente eficiente para algoritmos de machine learning. O trabalho de refinar um algoritmo muitas vezes é iterativo e requer bastante tentativa e erro. Reduzir o tempo de treinamento de uma rede neural, por exemplo, de 1 dia para 5 minutos faz muita diferença.
Investimento na área. Esse gráfico da Bloomberg Technology resume bem:
Com todo esse investimento novas técnicas estão surgindo e modelos com performance cada vez melhores estão sendo usados para desenvolver diversas soluções.
Curti… e agora?
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